Plasma Glial Fibrillary Acidic Protein Correlates With Brain Metal Burden in Wilson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neuroinflammation driven by extracellular copper contributes to neuronal damage in Wilson's disease (WD). This study investigated the relationship between brain metal burden and peripheral neuroinflammation markers in WD. METHODS: We conducted a cross-sectional study involving 89 participants, including patients with WD (n = 63), asymptomatic ATP7B heterozygous carriers (n = 12), and age/sex-matched controls (n = 14). Brain metal burden was assessed using quantitative susceptibility mapping (QSM) MRI. Plasma glial fibrillary acidic protein (GFAP) and neurofilament light chain (NfL) levels were measured. Clinical severity was evaluated using the mini-Unified Wilson's Disease Rating Scale (UWDRS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The influence of copper chelation treatment on biomarker correlations was also examined. RESULTS: Patients with WD had a significantly higher level of GFAP (p = 0.02) and brain metal burden (p < 0.01) than the control group. Plasma NfL levels were marginally elevated in the WD group (p = 0.07). Notably, elevated plasma GFAP levels were significantly associated with higher UWDRS scores (r = 0.35, p < 0.01) and lower MoCA scores (r = -0.36, p < 0.01). The NfL levels were also correlated with UWDRS (r = 0.58, p < 0.01) and marginally correlated with MoCA (r = -0.32, p = 0.02). The brain magnetic susceptibility value was positively correlated with increased plasma GFAP level, particularly in the putamen (p < 0.001), which was more prominent in WD patients without chelating agent treatment (r = 0.58, p < 0.001). INTERPRETATIONS: Plasma GFAP levels reflect both clinical severity and brain metal accumulation in WD, with this association influenced by copper chelation therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».